무게 & 편견 백서
가중치 & 편견, 우리는 기계 학습 실무자가 기계 학습 모델에 대해 협업하고 반복하는 방식을 개척하고 있습니다.
이 백서는 최첨단 기계 학습을 수행하는 사람들을 돕기 위해 작성되었습니다. 이는 업계에 영향을 미치는 일부 핵심 문제에 초점을 맞추고 팀이 전체 모델 수명주기에 접근하는 방식을 향상시키는 데 도움이 되는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.
하얀 종이
LLM을 미세 조정하고 신속한 엔지니어링을 수행하는 방법
고유한 비즈니스 요구에 맞게 기존 LLM을 미세 조정하거나 신속한 엔지니어링을 수행하는 것이 훨씬 더 일반화되었습니다. 이 가이드에서는 미세 조정과 메시지 표시 중에서 선택하는 방법부터 프롬프트 엔지니어링을 위한 팁과 현재 모범 사례에 이르기까지 다양한 기본 사항을 알아봅니다. .
처음부터 LLM을 교육하는 방법
이 백서에서는 내부자의 관점에서 배운 내용을 공유하겠습니다.
경쟁력 있는 LLM을 교육하는 데 필요한 데이터의 양, 메모리와 컴퓨팅 효율성의 균형, 모델링의 편향과 독성을 완화하는 방법 등에 대해 읽어볼 수 있습니다.
MLOps: 전체적인 접근 방식
이 백서에서는 조직이 실제 비즈니스 가치를 창출하는 올바른 모델을 더 빠르게 가동할 수 있도록 ML 운영화에 대해 자세히 설명합니다.
단지 기술 스택을 제안하는 데 그치지 않고 세 가지 중요한 영역(사람, 프로세스, 플랫폼)을 깊이 파고들어 가장 성공적인 방법을 알아냅니다. 조직에서는 그렇습니다.
AI 커뮤니티와 계속 소통하세요
머신러닝 프로젝트를 진행 중이신가요? 업계와 학계 전반의 ML 실무자를 한데 모으고 있습니다.
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